Sistema de marcado de agua cero para imágenes digitales basados en redes neuronales
La autenticación de imágenes se ha convertido en una necesidad primordial respuesta a la desenfrenada transferencia de información digital. En este contexto, este artículo presenta un enfoque para la protección de imágenes digitales sin distorsiones. El método propuesto se basa en la extracción de un mapa de características mediante el uso de una red neuronal profunda, la cual consta de dos ramas, una para la clasificación de la marca de agua y otra para la extracción de características. Este modelo de red neuronal comparte pesos entre las ramas ya que la marca de agua mantiene características de la imagen, por lo tanto, permite aumentar la eficiencia del sistema. El uso de un modelo neuronal para la selección de características permite generar un aprendizaje de características específicos de cada imagen, detectándolas sin importar si la imagen ha sido distorsionada. Posteriormente, el mapa de características se combina con la marca de agua del usuario, la cual se genera a partir de la detección de los bordes de la imagen, creando así una estego-imagen única. Para evaluar la robustez de la marca de agua generada, se realizaron una serie de pruebas ante diferentes tipos de ataques geométricos, como traslación, rotación, escalamiento y recorte, así como procesamientos avanzados de imágenes, como compresión JPEG, filtrado y adición de ruido. Para evaluar la eficiencia se usaron tres métricas principales: el promedio de bits erróneos (BER), la correlación cruzada normalizada (NCC) y el índice de similitud estructural (SSIM). Los resultados obtenidos demuestran que el método propuesto exhibe una notable robustez ante una variedad de ataques, lo que se refleja en los valores del BER promedio, que se sitúa alrededor de 0.0059, una alta NCC de 0.9936, así como un SSIM de 0.9195. Estos resultados resaltan la eficacia y la confiabilidad del enfoque propuesto en la protección y autenticación de imágenes digitales.
Palabras clave: Marca de agua digital, redes neuronales profundas, protección intelectual, seguridad en imágenes.
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